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龍圖騰網獲悉江蘇師范大學申請的專利一種含Ce與Nb的雙相高強鋼焊縫力學性能預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114218854B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111444900.1，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種含Ce與Nb的雙相高強鋼焊縫力學性能預測方法是由趙瑾玥;郭永環;范希營設計研發完成，并于2021-11-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種含Ce與Nb的雙相高強鋼焊縫力學性能預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種含Ce與Nb的雙相高強鋼焊縫力學性能預測方法，基于差分進化算法DE優化支持向量機SVM的DE?SVM預測模型，將Ce與Nb含量作為輸入變量，將焊縫抗拉強度、屈服強度、伸長率與沖擊功作為輸出變量，通過DE?SVM預測模型對雙相高強鋼力學性能進行預測；DE?SVM預測模型采取自適應選擇策略，可獲得較高的預測精度，同時，根據進化經驗不斷調整控制參數分布范圍、并通過自適應控制參數對SVM尋找更優的懲罰函數c和核函數g的參數的方式，還可大幅減少模型的進化代數，具有優異的適應性與穩定性，能夠為解決CeNb添加量對雙相高強鋼焊縫力學性能影響的優化提供數據支持。

本發明授權一種含Ce與Nb的雙相高強鋼焊縫力學性能預測方法在權利要求書中公布了：1.一種含Ce與Nb的雙相高強鋼焊縫力學性能預測方法，其特征在于，基于差分進化算法DE優化支持向量機SVM的DE-SVM預測模型，具體包括以下步驟： 步驟一、均勻試驗設計：采用均勻化試驗設計確定焊接時Ce與Nb元素具體添加量與分組； 步驟二、建立SVM分類模型：將Ce的含量wt1、Nb的含量wt2作為輸入變量，將焊縫的抗拉強度Rm、下屈服強度Rel、斷后伸長率A5.65以及沖擊功KV作為輸出變量，將均勻試驗數據分為訓練數據和測試數據，建立多變量輸入、多變量輸出的SVM分類模型； 建立多變量輸入、多變量輸出的SVM分類模型具體建立過程如下： Ⅰ.設計支持向量機訓練集合輸入為N＝{B1,N1B2,N2B3,N3…Bn,Nn},n為訓練樣本數，建立輸入變量與輸出變量之間的關系： Ni＝ωΤΦΒi+b 式中：ω表示法向量，b表示位移量，ΦBi表示映射函數，Bi為訓練樣本量； Ⅱ.定義雙相高強鋼焊縫力學性能輸出量超平面ωΤx+b＝0，將超平面分類后建立數學模型公式為： Ⅲ.采用hinge損失將優化問題進行轉化，列出SVM分類模型的基本模型公式： 其中ξi為松弛變量，c為懲罰函數、且選擇懲罰參數c0，n為訓練樣本數； Ⅳ.與核函數gBi,Bj構造凸二次規劃問題并求解，并引入拉格朗日乘子，建立拉格朗日函數如下： 式中αi、αj為拉格朗日乘子，可得最優解： Ⅴ.對ω*進行計算，為α*分量，滿足可計算出 式中ω*為決策函數法向量，b*為位移分量； Ⅵ.利用超平面分類決策函數fx＝signω*×B+b*求出超平面； 步驟三、建立以DE算法為基礎的自適應DE算法：將DE算法的精確策略賦值更改為近似策略賦值，以收斂性差別為依據選擇參與運算的個體，種群的進化經驗自適應地選擇最適合當前種群的差分策略與算法控制參數，通過計算種群中每個個體的目標函數值，從每一次隨機選擇最佳個體，并對每一個目標向量選擇一種策略； 建立自適應DE算法具體過程如下： Ⅰ.初始化一個規模為NP的種群Bi、且Bi為D維向量； Ⅱ.采用基本差分進化算法中DErand1bin差分策略，基本變異向量為第i個個體的第G代，可產生變異個體Vi,G為： 式中G為當前進化代數，Vi,G為第G代種群，F為變異算子，下標r1，r2，r3是在1和NP之間隨機選擇的與i不同的整數； Ⅲ.通過變異個體Vi,G和個體Bi,G交叉操作，可得到試驗個體 式中Cr為交叉因子，jrand為向量集合[1,2,…,D]中的一個隨機整數； Ⅳ.交叉操作所有種群，根據對應個體的適應度尋優進入下一代迭代 其中Xi,G為上一次迭代的其他個體； 步驟四、利用自適應DE算法對SVM分類模型進行優化：利用自適應DE算法對SVM分類模型的懲罰函數c和核函數g的參數進行隨機優化選擇，設計變異率為：其中e為自然對數底、Gm為最大迭代次數、G為當前迭代次數、1為自適應調節系數，令縮放因子F為變異率的指數函數，則F＝F0×2λ，其中F0為縮放因子初始值，生成DE-SVM模型，得到輸出變量的預測結果。

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